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Todo sobre el análisis de datos: ¡Conviértete en Analista de Datos!

¿Cómo convertirse en un analista de datos? Esta es la pregunta que cada vez más personas se preguntan hoy en día. No es un secreto que el análisis de datos (y el campo de ciencia de datos, en general) es una carrera altamente lucrativa - un vistazo al mercado laboral borrará cualquier duda al respecto. Sin embargo, simplemente decidir que quieres ser un analista de datos no es suficiente - la carrera en análisis de datos requiere distintos requisitos, y podrías perderte fácilmente en ellos. Por eso el día de hoy en este tutorial, hablaremos de las complejidades para convertirte en un analista de datos (data analyst) sin experiencia.

Primero, discutiremos la profesión en sí misma. al terminar, te diré los tres factores más importantes que necesitas cumplir para comenzar tu trayectoria profesional en el análisis de datos. Finalmente, una vez finalizado esto, cerraremos el tutorial examinando las razones para convertirte es un analista de datos.

Introducción

Comencemos discutiendo la profesión. Podrías saber o no la información general al respecto, en todo caso, un pequeño resumen será de mucha utilidad.

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Entonces, ¿qué es un analista de datos? La respuesta corta es que un analista de datos es una persona que trabaja con grandes cantidades de información. En este contexto ¨trabaja¨ significa que la persona traduce los datos (números) en lenguaje cotidiano, y luego le presenta esta información a sus empleadores. Ahora, vamos a examinar a detalle esta carrera profesional.

El análisis de datos es una de las dos más grandes profesiones que tienen que ver con la ciencia de datos. La otra profesión - ingeniería de datos - se ve por decirlo así, como la versión ¨avanzada¨ del análisis de datos. Esto es porque el análisis de datos sólo analiza los datos y los presenta a otros a cargo, mientras que los ingenieros de datos también tienen que hacer su propia investigación, antes y después del análisis de datos,

En general, un analista de datos necesita excelentes habilidades de pensamiento crítico y lógico, conocimiento avanzado de matemáticas y TI, la habilidad de pensar rápido y realizar decisiones rápidas pero efectivas, entre otras habilidades. Como la carrera como data analyst es muy demandada, hay mucha competencia para obtener un empleo laboral. Lo que significa que si de verdad quieres convertirte en una analista de datos, tendrás que esforzarte para sobresalir entre los demás y hacer notar tus habilidades.

Ahora que conoces algunos fundamentos sobre el análisis de datos, hablemos sobre los requisitos del empleo real.

¿Cómo convertirse en un analista de datos?

Evidentemente, hay muchas cosas distintas y criterios que tienes que cumplir para reunir los requisitos de un trabajo como analista de datos. Sin embargo, algunas cosas son más importantes que otras - son las ¨cualificaciones del analista de datos¨. Como lo mencioné al principio del tutorial, cubriremos tres de estos criterios - educación, experiencia y motivación. Al terminar, tendrás una clara idea de cómo convertirte en analista de datos.

Educación

La educación es el primer aspecto importante que necesita ¨cumplirse¨ cuando se piensa sobre las cualificaciones de un data analyst. La formación adecuada es vital para quienes desean convertirse en analista de datos - sin esta, ningún empleador considerará contratarte.

Si quieres entrar al campo del análisis de datos, lo mejor que puedes hacer es elegir un área relacionada estrechamente con las matemáticas como tu carrera universitaria. Las matemáticas serán una parte extremadamente importante de tu carrera - tu empleo requerirá analizar números y traducirlos a lenguaje común. Los datos más frecuentes que encontrarás son cifras de ventas y reportes de acción del cliente. Entonces, los números serán algo en lo que tendrás que enfocar toda tu atención - ¡por eso las matemáticas son tan importantes!

Una vez que hayas finalizado tu carrera universitaria, el camino óptimo sería, bueno… ¡Aplicar a una maestría! Aunque no lo creas,un diploma de maestría es esencial para obtener un trabajo estable y bien pagado en el campo del análisis de datos. No impresionarás a nadie con un título universitario - en la actualidad casi cualquiera que desee obtener un trabajo en ciencia de datos tiene uno. Por eso, para sobresalir de los demás que quieren ser un analista de datos, necesitas considerar continuar tu formación académica.

Dicho esto, la educación académica no es el único camino a seguir. Aunque probablemente sea la norma, hay muchas personas que están acudiendo a métodos de aprendizaje individuales (como cursos en línea, tutores, incluso videos en YouTube). En la actualidad, los empleadores parecen valorar más que nada la dedicación y responsabilidad de una persona en el lugar de trabajo, esto es probablemente porque muchas empresas cuentan con periodos de capacitación para recién llegados - puedes enseñarle a una persona análisis de datos, pero es más difícil (francamente, imposible) ¨enseñarle¨ responsabilidad y pasión.

Todos los comentarios mencionados aplican especialmente para startups recién establecidas, de mentalidad occidental. Si planeas trabajar en una compañía como estas, ten en cuenta que tus rasgos de carácter son tan importantes (o incluso más) que tus habilidades en análisis de datos.

En resumen, la educación es una parte esencial para poder convertirte en analista de datos (sea cual sea esta educación). Mientras más tiempo y energía inviertas estudiando el campo, tendrás más oportunidades de comenzar con éxito tu carrera como analista de datos. Dicho esto, sigamos al siguiente capítulo de este tutorial - experiencia.

Experiencia

Las personas que quieren entrar al campo del análisis de datos preguntan frecuentemente - ¿cómo convertirse en un analista de datos sin experiencia? Es una pregunta común más que nada porque muchas de estas personas se acaban de graduar de la universidad y están buscando su primer trabajo estable.

Vamos a poner en claro algo - la experiencia es importante. Ya sea que seas autodidacta o tengas una maestría en matemáticas - sin experiencia, sería muy difícil encontrar un trabajo bien pagado. Pero ahí es donde muchos se equivocan - aspiran obtener los mejores puestos sin experiencia, y se sorprenden cuando no los obtienen.

El secreto para convertirse en un analista de datos sin experiencia es muy sencillo - ¡comenzar lento! Si estás buscando por tu primer trabajo, aspira a uno que pague menos y sea más accesible. Como lo mencioné en el capítulo de ¨Educación¨ en esta reseña, muchos empleadores hoy en día están listos para enseñar a nuevos empleados todos los fundamentos para que trabajen en la compañía. No necesitas ser un experto en el campo de análisis de datos para obtener un trabajo estable - ¡todo lo que se necesita es una fuerte pasión y disposición para comenzar poco a poco!

Dicho esto, puedes ¨impulsar¨ sus cualificaciones en análisis de datos participando en diversas actividades relacionadas en el campo. Eventos universitarios, cursos certificados en línea, grupos especiales dedicados al aprendizaje de análisis de datos o proyectos individuales - ¡todo cuenta! La experiencia no se relaciona necesariamente con trabajos pasados - ¡hay muchas formas distintas de incrementar tu experiencia en análisis de datos!

Ahora que hemos hablado sobre cómo convertirse en un analista de datos sin experiencia y la educación académica requerida para el empleo. Sigamos a un criterio altamente importante - motivación.

Motivación

Es evidente que la motivación es un poco más subjetiva que los otros dos requisitos listados anteriormente. Puedes determinar fácilmente el nivel educativo de una persona, su competencia y experiencia. Pero todo se dificulta al hablar de motivación. Sin embargo, dicho esto, es un factor tan importante como los otros dos - permíteme profundizar.

Si eres un empleador, probablemente sabes lo fácil que es identificar y distinguir a las personas motivadas y apasionadas de las que no tienen motivación. Las caras de algunos posibles empleados se iluminan al hablar del análisis de datos - es evidente que están apasionados y dedicados a esta área de especialidad, y realmente practican sus habilidades a diario. Por otro lado, es fácil reconocer a las personas que no saben lo que hacen ni en la entrevista de trabajo. Probablemente vieron el trabajo en internet y pensaron - ¨bueno, tengo un título en matemáticas, me gusta analizar cosas - ¡vamos a intentarlo!¨.

La motivación tiene que ser algo estable y duradero - no puedes sólo ¨motivarte¨ para obtener el trabajo, y luego arrepentirte de eso de ahí en adelante. Sin pasión tus resultados no serán suficientes - esto tendrá como resultado un bajo desempeño laboral, sueldo bajo y finalmente podrían despedirte.

En pocas palabras - si quieres saber cómo convertirte en un data analyst, asegúrate que es realmente la trayectoria profesional que te apasiona y a la que quieres dedicar tu vida.

¿Por qué el análisis de datos?

Hemos examinado los criterios más importantes para convertirte en un analista de datos exitoso. Sin embargo, cuando estás ¨en la rutina¨, es fácil olvidar por qué empezaste en primer lugar. Dicho esto, examinemos algunas de las razones principales por las que las personas quieren aprender análisis de datos.

En primer lugar, la estabilidad laboral. Ya sea que hablemos de ciencia de datos, ciencias computacionales o el campo de TI en general - todos estos campos son famosos por ofrecer y proveer algunos de los mejores empleos en el mercado en cuanto a estabilidad. Si consigues un trabajo como analista de datos en una empresa progresiva y en crecimiento, Y si te comprometes a trabajar duro y esforzarte para crecer profesionalmente, seguramente conservarás el empleo por mucho tiempo.

Además, el análisis de datos ofrece un excelente sueldo. Según Glassdoor.com, el sueldo promedio anual de un data analyst está entre los $67,400 USD, o casi $5620 USD mensuales. Para comenzar, es un excelente sueldo, y hay muchas oportunidades para un aumento si eres lo suficientemente dedicado.

Entonces, habiendo dicho esto, ahora tienes una mejor idea de por qué es el análisis de datos en general una profesión tan popular. Mientras que definitivamente no es fácil y requiere mucho tiempo para dominar, los beneficios del empleo harán que todo valga la pena.

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Conclusiones

Ya sea que quieras convertirte en analista de datos o entrar al campo de la ciencia de datos, en general algo es cierto - sin la educación apropiada y muchísima motivación, será muy difícil encontrar un trabajo estable, bien pagado y con beneficios. La experiencia es importante, pero no es lo más importante - si tienes motivación y pasión, la experiencia no será un obstáculo en tu carrera como analista de datos.

Recuerda - si quieres convertirte en data analyst, siempre invierte algo de tiempo investigando las tendencias actuales de la industria para, digamos, ¨mantenerte actualizado¨. Toma cursos, ve a conferencias, participa en grupos en línea y seminarios - cada minuto aprendiendo sobre ciencia de datos, ¡incrementará tus oportunidades para obtener ese empleo y ser increíble en el mismo!

Así finalizamos este tutorial. Hemos hablado sobre todo desde la información general de la profesión hasta por qué deberías estar interesado en la misma en primer lugar. ¡Espero que hayas encontrado lo que buscabas y que esta información te sea útil en tu camino profesional como analista de datos en el futuro! ¡Buena suerte!


Referencias Científicas

Acerca de los artículos de Expertos y Analistas

Por Aaron S.

Jefe de Edición

Luego de haber culminado una maestria en Economia, Politica y Cultura para la region de Asia Oriental, Aaron ha escrito articulos cientificos con un analisis comparativo de las diferencias entre las formas de capitalismo colectivo de Estados Unido...
Aaron S. Jefe de Edición
Luego de haber culminado una maestria en Economia, Politica y Cultura para la region de Asia Oriental, Aaron ha escrito articulos cientificos con un analisis comparativo de las diferencias entre las formas de capitalismo colectivo de Estados Unidos y Japan, 1945-2020.
Con casi una década de experiencia en la industria FinTech, Aaron comprende todos los problemas y luchas más importantes que enfrentan los entusiastas de las criptomonedas. Es un analista apasionado que se preocupa por el contenido basado en datos y hechos, así como a las tendencias y nuevas tecnologías dirigidas tanto a los nativos de Web3 como a los recién llegados a la industria.
Aaron es la persona indicada a quien acudir para todo lo relacionado con las monedas digitales. Con una gran pasión por blockchain & Web3 Education, Aaron se esfuerza por transformar el espacio tal como lo conocemos y hacerlo más accesible para principiantes.
Aaron ha sido publicado por varios medios establecidos además de ser un autor autopublicado. Incluso durante su tiempo libre, le gusta investigar las tendencias del mercado y buscar la próxima supernova.

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Preguntas Frecuentes

¿Cómo convertirse en analista de datos?

Los mejores analistas de datos no suelen imaginar su carrera sin las matemáticas. Ya sea en una carrera universitaria o en un curso online, prepárate para enfrentarte a montones y montones de números, que tendrás que recopilar, analizar e interpretar.

¿Qué hacen los analistas de datos?

Los analistas de datos son personas que trabajan con grandes volúmenes de información. Estas personas tienen que saber traducir los datos a un inglés común y corriente para que sus jefes y clientes los entiendan. Un analista de datos necesita habilidades de pensamiento crítico y lógico y conocimientos avanzados de matemáticas e informática.

¿Cómo eligen que plataformas de cursos online analizar?

Elegimos las plataformas de aprendizaje online de acuerdo con el tamaño de su mercado, popularidad y, lo que es más importante, la petición o el interés general de nuestros usuarios de leer reseñas MOOC genuinas sobre ciertas plataformas.

¿Cuanta información recolectan antes de elaborar una reseña?

Nuestros expertos llevan a cabo investigaciones durante semanas, sólo entonces pueden decir que sus evaluaciones de los diferentes aspectos son definitivas y concluyentes. Aunque lleva mucho tiempo, es la única manera de garantizar que todas las características esenciales de las plataformas de aprendizaje online son genuinas. Cabe destacar que nuestro veredicto se basa en datos reales.

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